package com.yize.leetcode;

import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。
 *
 * 例如，
 *
 * [2,3,4] 的中位数是 3
 *
 * [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5
 *
 * 设计一个支持以下两种操作的数据结构：
 *
 * void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。
 * double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。
 * 示例：
 *
 * addNum(1)
 * addNum(2)
 * findMedian() -> 1.5
 * addNum(3)
 * findMedian() -> 2
 * 进阶:
 *
 * 如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？
 * 如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？
 *
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-median-from-data-stream
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 */
public class L295 {
    class MedianFinder {
        private int size;
        private PriorityQueue<Integer> minHeap;
        private PriorityQueue<Integer> maxHeap;

        /** initialize your data structure here. */
        public MedianFinder() {
            minHeap=new PriorityQueue<>();
            maxHeap=new PriorityQueue<>((o1, o2) -> o2.compareTo(o1));
            size=0;
        }

        public void addNum(int num) {
            size++;
            maxHeap.offer(num);
            minHeap.offer(maxHeap.poll());
            if((size&1)!=0){
                maxHeap.offer(minHeap.poll());
            }
        }

        public double findMedian() {
            if((size&1)==0){
                return (double)((maxHeap.peek()+minHeap.peek()))/2;
            }else {
                return (double)maxHeap.peek();
            }
        }
    }

}
